包含训练结果、实验文档、PPT，稍微修改即可使用，方便省心~（内附讲解视频）。本次实验主要是依据yolov5目标检测和crnn文字识别在车牌识别方面的运用。首先通过yolo算法定位车牌，再通过crnn模型进行车牌文字和颜色的识别，拿来即用十分方便高效。

stm32 原子哥战舰V3 +ov7670摄像头，形状识别颜色识别源码+ov7670摄像头资料，网上大部分都是这个版本，也有用opencv 做的

基于STM32F7的视觉小球颜色识别系统简介: 用STM32F7驱动摄像头，实时采集图像，进行颜色识别，并且统计出小球的直径。做图像处理都是基于PC端的开发，一直希望STM32可以用。后续可以加入其它的一些算法，比如字符识别，人脸识别等。本方案我们采用了OV9655的130万像素摄像头，并通过转接板自己设计的，配合STM32F746自带的摄像头接口。 截图展示: 颜色识别系统设计框图: 软件设计包括:摄像头OV9655驱动的实现，图像颜色识别算法实现，图像尺寸检测算法检测等。 视觉算法的主要思想如下: 有过使用photoshop经历的人对色彩模式应该不会陌生，大家应该非常熟悉的是RGB色彩模式，因为它是最常见的也是听说最多的，另外还有一种色彩模式是HSL，H代表色相，S代表饱和度，L代表亮度，这种色彩模式是美术人最常用的，这是因为它是基于人对色彩的心理感受的一种色彩模式。 RGB向HSL色彩模式的转换在图像处理中应用较为广泛，我们的小球识别中很可能需要该步骤，原理与公式讲起来需要太多的时间与空间，大家可能也不希望听我啰嗦，那么我就把代码传上来吧。（详见附件内容） 软件设计:

目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。 下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）： import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HE

使用openmv对物料颜色识别测试代码

本实例是基于.Net 4.5的图片颜色像素的识别的桌面应用程序，用户自定义上传相应的图片来实现图片的像素分类统计

课题为基于颜色的MATLAB设计。根据RGB不同分量，可以定位不同颜色，再结合形态学知识，可以精准去除干扰区域，如去除大于某阈值或者小于某阈值的面积，实现精准定位和计数。可以应用改造于路锥识别，交通标志，红绿灯，安全帽，不同颜色的餐盘等课题中。带有GUI操作界面~

海康VM颜色识别方案

文中研究基于颜色识别技术进行智能搬运机器人的设计。搬运机器人系统以STM32芯片为控制核心，利用无线通讯模块与控制中心通讯，联合颜色传感器、机械臂以及载物小车组成自动引导搬运机器人系统，实现对码垛小型柱状物料以及不同颜色物体的搬运。通过智能分拣、搬运，以降低生产过程中对人工的使用，同时提高生产效率。

乐高识别 颜色识别 基于Matlab的判断 并且结合svm进行设计和研究